9张图揭秘:优秀的数据分析项目,这样做!
共 3776字,需浏览 8分钟
· 2021-04-03
问题场景:某互联网大厂TOB业务线,可以向平台商家提供SaaS/Paas类服务,但苦于销售水平不高,沟通话术质量不佳,转化率不足。现计划做话术培训,提升客户转化率。
1
原始模型
最简单的做法,定义话术A,话术B,俩版本。直接看转化率,哪个高了用哪个就好了!(如下图)
那么,这么做有啥问题不?
2
高级建筑
最简单的做法,可能有几层问题:
▌ 问题1:未考虑销售本身的影响。有可能销售本身能力强,所以才卖得好。因此,需要针对不同层级的销售,比如S级、A级、B级、C级,单独分析话术效果。
▌ 问题2:未考虑客户的影响。有可能特定客户就是容易成交,因此需要区分客户等级,比如VIP1,VIP2,VIP3,分别看效果。
▌ 问题3:未考虑话术实际影响大小。有可能有的客户就是说啥都行,有的客户不管说啥都没用,只看价格。因此要做交叉测试,找到能受话术影响的客群(如下图)。
最后,得到的结果可能如下图,为每一类销售,每一种客户配置合理的话术,最大化产出。
3
第一层地基
问个简单的问题:销售的S\A\B\C级别是咋来的?
既然有分级,那么得有判定标准。
而构建判断标准本身,就是一个大工程
比如:
1、是否业绩表现好的,就是好销售?
2、意向、签约、回款、复购,哪个方面能证明他是好销售?
3、以上四个方面,每个都至少有数量和金额两个指标……
4、如果选签约和回款,两个指标交叉就是一个矩阵,怎么定义好?(如下图)
5、如果是三个指标呢?如果是四个指标呢?
比如:
比如评定客户等级:
4
第二层地基
这里至少有四个部分:
针对问题一,话术本身如何打标签,如何分类。可以做以下动作:
5
第三层地基
那么,又衍生出:
6
经验小结
7
常见问题
两者一结合,就是盲人骑瞎马。实际情况是:
8
场景扩展
● 要不要对推广渠道评级?